让 AI 狠狠骂自己一顿 这个反直觉的写作训练方法有点东西

美国营销作家 Seth Godin（注：赛斯·高汀，美国知名营销作家）最近分享了一个挺反直觉的做法，把自己写的东西交给 AI，让它写一篇恶毒的差评。文章、书稿、商业计划书、简历都行。指令很简单，写一篇详细的、具体的负面评价，可以模拟电商平台上的一星差评，模拟艺术杂志的毒舌评论，模拟一场博士答辩的刁难，模拟一个失望的投资人的吐槽，模拟一个招聘官的拒绝信。

听起来像自虐，但他说这个动作会带来几件事。读到一些一星差评之后，有人反而发现自己挺开心。比如他举例说，有人的小说被打一星是因为词汇太高级，这没问题。脑子里那些自我否定的噪音，一旦被放到屏幕上变成文字，突然显得很可笑。差评也不容易往心里去，因为它不是人写的。它是一个人的模仿品，而在那些话里，可能藏着值得读的真相。最后还会意识到，有些人永远无法取悦，批评就是批评者的工作。

他也提醒不要把这个变成习惯，负面情绪容易卡在脑子里。如果卡住了，就反过来让 AI 写几篇夸人的。

有意思的是，他让 AI 读了自己的这篇帖子，输出了一篇差评。那篇差评写得相当尖刻，说这是营销圈里典型的伪深刻生产力技巧，逻辑体操很漂亮，让 AI 生成假批评，好让自己心安理得地无视真批评。还说文章中间藏着真相，那句词汇太高级被打一星，就是经典的防御姿态，把合理化包装成自我觉察，等于造了一台生产舒适借口的机器。

然后他又让 AI 反驳这篇差评。AI 写了一段反击，说对方完美演示了帖子描述的行为，写了一篇表演性质的严厉抨击，暴露的其实是自己显得聪明的需求。帖子从没建议无视批评，是建议练习接住批评。建立情绪距离以便真正听见，和心安理得地无视反馈，是两回事。大多数创作根本得不到任何有意义的反馈，得到的只有沉默，或者家人的点赞，或者毫无信息量的拒稿信。幻想有一队深思熟虑的批评者在排队帮忙进步，那才是幻想。这个工具填补的是空白，不是替代本来就不存在的反馈。

这两轮 AI 对骂看下来，这套玩法的价值其实挺实在。创作者最大的障碍往往不是不会写，是太在意别人的评价，又得不到真实评价。真人批评稀少、昂贵、还容易伤感情，AI 批评免费、随时可调、伤不到人。用假差评做脱敏训练，再用真差评里藏着的合理部分改进作品，顺序反着来，效果反而好。

对写公众号、做视频、开网店、写简历的人来说，这套方法成本几乎为零。写完东西，让 AI 扮演最刻薄的读者骂一遍，看看哪些骂到点子上，改掉，再发。发完之后，那些真差评就没那么扎人了，因为已经提前在最坏的评价里洗过一遍。

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